Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Dag 1
Introductie en voorrondes
- Het gebruiksvriendelijker, R en beschikbaar maken van GUI's
- Rstudio
- ROpgetogen software en documentatie
- R en statistieken
- R interactief gebruiken
- Een kennismakingssessie
- Hulp bij functies en kenmerken
- R commando's, hoofdlettergevoeligheid, enz.
- ReCall en correctie van eerdere commando's
- Opdrachten uitvoeren van of uitvoer omleiden naar een bestand
- Permanente gegevens en het verwijderen van objecten
Eenvoudige manipulaties; Getallen en vectoren
- Vectoren en toewijzing
- Vector rekenkunde
- Regelmatige sequenties genereren
- Logische vectoren
- Ontbrekende waarden
- Karakter vectoren
- Index vectoren; Subsets van een dataset selecteren en wijzigen
- Andere soorten objecten
Objecten, hun modi en attributen
- Intrinsieke kenmerken: modus en lengte
- De lengte van een object wijzigen
- Kenmerken ophalen en instellen
- De klasse van een object
Geordende en ongeordende factoren
- Een concreet voorbeeld
- De functie tapply() en rafelige matrices
- Geordende factoren
Matrices en matrices
- Arrays
- Array indexering. Subsecties van een matrix
- Index matrices
- De array() functie
- Gemengde vector- en array-rekenkunde. De recyclageregel
- Het buitenste product van twee matrices
- Gegeneraliseerde transpositie van een array
- Matrix Faciliteiten
- Matrix Vermenigvuldiging
- Lineaire vergelijkingen en inversie
- Eigenwaarden en eigenvectoren
- Ontleding en determinanten van enkelvoudige waarden
- Kleinste kwadraten passen en de QR ontleding
- Vormen van gepartitioneerde matrices, cbind() en rbind()
- De aaneenschakelingsfunctie, (), met matrices
- Frequentietabellen van factoren
Dag 2
Lijsten en gegevensframes
- Lijsten
- Lijsten samenstellen en wijzigen
- Lijsten samenvoegen
- Gegevensframes
- Het maken van dataframes
- Bevestigen() en Ontkoppelen()
- Werken met dataframes
- Willekeurige lijsten bijvoegen
- Het zoekpad beheren
Manipulatie van gegevens
- Waarnemingen en variabelen selecteren, subsetten
- Filteren, groeperen
- Recoding, transformaties
- Aggregatie, combineren van datasets
- Karaktermanipulatie, stringr-pakket
RGegevens bekijken
- Txt-bestanden
- CSV-bestanden
- XLS- en XLSX-bestanden
- SPSS, SAS, Stata,... en andere formaten gegevens
- Gegevens exporteren naar txt, csv en andere formaten
- Accessgegevens uit databases met behulp van SQL taal
Kansverdelingen
- R Als een reeks statistische tabellen
- Onderzoek naar de verdeling van een set gegevens
- Tests met één en twee monsters
Groeperen, lussen en voorwaardelijke uitvoering
- Gegroepeerde expressies
- Controle verklaringen
- Voorwaardelijke uitvoering: indien verklaringen
- RRepetitieve uitvoering: voor lussen, herhalen en terwijl
Dag 3
Eigen functies schrijven
- Eenvoudige voorbeelden
- Nieuwe binaire operatoren definiëren
- Benoemde argumenten en standaardwaarden
- De '...' argument
- Opdrachten binnen functies
- Meer geavanceerde voorbeelden
- Efficiëntiefactoren in blokontwerpen
- Alle namen in een afgedrukte array neerzetten
- Recursieve numerieke integratie
- Draagwijdte
- Aanpassen van de omgeving
- Klassen, algemene functies en objectoriëntatie
Statistische analyse in R
- Lineaire regressiemodellen
- Algemene functies voor het extraheren van modelinformatie
- Aangepaste modellen bijwerken
- Gegeneraliseerde lineaire modellen
- Gezinnen
- De glm() functie
- Classificatie
- Logistieke Regressie
- Lineaire discriminant analyse
- Leren zonder toezicht
- Analyse van de belangrijkste componenten
- Clusteringmethoden (k-gemiddelden, hiërarchische clustering, k-medoids)
- Analyse van de overleving
- Overlevingsobjecten in r
- Schatting Kaplan-Meier
- Zelfvertrouwen bandjes
- Cox PH-modellen, constante covariabelen
- Cox PH-modellen, tijdsafhankelijke covariabelen
Grafische procedures
- Plotopdrachten op hoog niveau
- De plot() functie
- Multivariate gegevens weergeven
- Grafische weergave
- Argumenten voor plotfuncties op hoog niveau
- Basis visualisatie grafieken
- Multivariate relaties met rooster en ggplot-pakket
- Grafische parameters gebruiken
- Lijst met grafische parameters
Geautomatiseerde en interactieve rapportage
- Uitvoer van R combineren met tekst
HTML- en pdf-documenten maken
21 Uren
Getuigenissen (6)
Aan het einde van de cursus hadden we een uitgebreide overzicht van de taal, kregen we gereedschappen om verder te leren en werden er suggesties gedaan voor hoe we kunnen blijven leren. We behandelden informatie over AI/ML.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Cursus - R
Automatisch vertaald
De overzichtstraining in R-programmering is behoorlijk intensief, maar Tomasz is altijd behulpzaam, energiek en up-to-date. Bovendien is hij erg gepassioneerd over R. Ik zou zijn R-sessies sterk aanraden aan iedereen die geïnteresseerd is in R.
Luiza Panoschi - Global Knowledge Network Training Ltd
Cursus - R
Automatisch vertaald
De oefeningen waren relevant en zeer nuttig om de kennis te consolideren.
Andy Kwan - Environment and Climate Change Canada
Cursus - R
Automatisch vertaald
Meekijk-oefeningen na de presentatie hielden het betrokkenheidsgenererend.
Robin White - Environment and Climate Change Canada
Cursus - R
Automatisch vertaald
Michael was zeer kundig en duidelijk in zijn instructie voor de training. De cursus was goed opgebouwd om het gewenste onderwerp te behandelen en er was voldoende ruimte om aanpassingen te maken die beter aansloten bij onze behoeften. Over het algemeen ben ik erg tevreden met de cursus.
Brock Batey - Environment and Climate Change Canada
Cursus - R
Automatisch vertaald
I really enjoyed the knowledge of the trainer.
Stephanie Seiermann
Cursus - R
Automatisch vertaald
